Re-parameterization Trick 最原始的自编码器通常长这样: 左右两边是端到端的出入输出网络,中间的绿色是提取的特征向量,这是一种直接从图片提取特征的方式。 而VAE长这样: VAE的想法是不直接用网络去提取特征向量,而是提取这张图像的分布特征,也就把绿色的特征向量替换为分布的参数向量,比如说均值和标准差。然后需要...
The Gumbel-Softmax Distribution 1.The Gumbel-Max trick Gumbel-Max trick使得采样Z变的可微,形式如下: Z=onehot(argmaxi{Gi+log(πi)}) 其中Gi∼Gumbel(0,1)是从标准Gumbel分布中独立同分布采样获得的。 这里用到了"重参数技巧",将采样Z重构为两部分的加和,一部分是固定分布的独立噪声,另一部...
Gumbel-softmax主要是使用了重参数技巧(Re-parameterization Trick)。 一个很好的例子了解重参数技巧: 假设现在求得权重分布是W=[0.1,0.2,0.7],然后再假设我们可以根据某种分布P对每个权重采样一个随机值,比如三个权重对应的采样的随机值分别是ϵ=[0.5,0.4,0.1],将随机值与权重相加:W~=W+ϵ=[0.6,0.6,0.8...
如果用one-hot向量进行argmax的表达的话,即有其中任一元素的值为 δ ( i − u ) \delta(i-u) δ(i−u)。 由此,我们只需要使用一个连续可导的函数来模拟 δ ( x − u ) \delta(x-u) δ(x−u)函数即可,而对于这个问题,gumbel softmax采用的方式是基于softmax函数进行参数调制的方式进行实现。
ret = y_hard - y_soft.detach() + y_soft else: # Reparametrization trick. ret...
一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 Re-parameterization Trick Gumbel-Softmax Trick 二、Gumbel分布采样效果 三、数学证明 一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 通常在强化学习中,如果动作空间是离散的,比如上、下、左、右四个动作,通常的做法是网络输出一个四维的one-hot向量(不考虑空动作...
我本来是想按照图上的流程走可以让Actor网络输出一个动作值(标量)，并且从该动作值出发可以bp求导。后来...
使用gumbel-max（注意是max不是softmax）能够等价于对softmax进行采样，但是还有一个问题就是argmax不...